Reduzierung von Schwachstellen in Prozessen der Krankenhauseinrichtungen. Beispiel der Patientenversorgung

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1 Reduzierung von Schwachstellen in Prozessen der Krankenhauseinrichtungen durch cloud-basierte Lösungen am Beispiel der Patientenversorgung Tatiana Ermakova a, Sven Preuße b, Peter Weimann b, Rüdiger Zarnekow a a Technische Universität Berlin Straße des 17. Juni Berlin b Beuth Hochschule für Technik Berlin Luxemburger Straße Berlin Abstract: Cloud Computing stellt einen vielversprechenden Ansatz dar, die steigenden und an Bedeutung gewinnenden Bedürfnisse der Unternehmen sowie im Einzelnen der Krankenhauseinrichtungen an Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) vorteilhaft abzudecken. Trotz zahlreicher Publikationen im Bereich Cloud Computing im Gesundheitswesen, gibt es bisher kaum welche, die sich zielgerichtet und fundiert mit den Potenzialen beschäftigen, die durch den Einsatz von cloud-basierten Lösungen in Krankenhauseinrichtungen erzielt werden können. Zur teilweisen Schließung dieser wissenschaftlichen Lücke werden im Rahmen des Beitrages cloud-basierte Anwendungen zur Reduzierung von Schwachstellen in Krankenhauseinrichtungen mit Hilfe etablierter Methoden prozessorientiert ermittelt und analysiert. 1 Einleitung: Motivation, Zielsetzung, Aufbau Aufgrund steigender Ansprüche und begrenzter Ressourcen, insbesondere bedingt durch die verpflichtende Einführung des Fallpauschalenkonzepts (DRG-Konzepts) im Jahre 2004 in Deutschland, steht der Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit bei den deutschen Krankenhauseinrichtungen im Fokus. Dies führt unter anderem zur Notwendigkeit, Abläufe effizienter zu gestalten, um einerseits die Kosten auf ein Minimum zu beschränken und andererseits die nötige Behandlungsqualität zu gewährleisten [HA10]. In diesem Zuge ist das Vermeiden von Schwachstellen unabdingbar [SS08]. Im Hinblick auf die Schwachstellenreduzierung gewinnen Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) in den Krankenhauseinrichtungen zunehmend an Bedeutung. Das Cloud Computing zählt dabei zu den bedeutendsten Trends in der Informations- und Kommunikationsbranche [BM10] und bietet auch den Krankenhauseinrichtungen durch bereits existierende Lösungen eine vielversprechende Perspektive, ihre Bedürfnisse an IKT vorteil- 390

2 haft abzudecken [BM13]. Cloud Computing ist eines der meist diskutierten Themen in der IT-Welt in den letzten Jahren. Es wird als Modell definiert, welches IT-Ressourcen wie virtuelle Maschinen (z. B. Amazon EC2), Entwicklungs-Tools (z. B. Microsoft Azure) und Software (z. B. GoogleDocs) als Service über Netzwerk liefert [MG12]. Der bisherige Forschungsfokus vorhandener wissenschaftlicher Cloud Computing- Publikationen im Gesundheitswesen im internationalen Sprachraum zielt auf die konkrete Anwendung entwickelter Konzepte sowie die in diesem Zusammenhang auftretenden Vor- und Nachteile ab. Es fehlen allerdings Publikationen, die sich zielgerichtet und fundiert mit den Potenzialen beschäftigen, die durch den Einsatz von cloud-basierten Lösungen in Krankenhauseinrichtungen erzielt werden können. Um diese wissenschaftliche Lücke zu schließen, ermitteln wir im Rahmen des vorliegenden Beitrages prozessorientiert Schwachstellen in Krankenhauseinrichtungen mit Hilfe etablierter Methoden und analysieren cloud-basierte Anwendungen zur deren Reduzierung am Beispiel der Patientenversorgung. Dabei werden folgende grundlegende Forschungsfragen adressiert: (1) Welches sind die grundlegenden Prozesse einer Krankenhauseinrichtung? (2) Welche Schwachstellen weisen diese Prozesse auf? (3) Welche cloud-basierte Anwendungen können zur Reduzierung der identifizierten Schwachstellen beitragen? Die vorliegende Arbeit dient der Unterstützung des TRESOR-Projektes (TRusted Ecosystem for Standardized and Open cloud-based Resources) [Tr13] gefördert durch das BMWi Förderprogramm Trusted Cloud mit welchem ein sicheres und rechtskonformes Cloud-Ökosystem für standardisierte Dienste geschaffen wird. Dieses soll exemplarisch anhand zweier Anwendungsszenarien im Gesundheitswesen demonstriert werden. Der Beitrag ist wie folgt gegliedert: Abschn. 2 beschreibt das Forschungsdesign. In Abschn. 3 werden die Forschungsergebnisse dargestellt. Im Anschluss daran erfolgen in Abschn. 4 ein Fazit und ein Ausblick. 2 Forschungsdesign Im Rahmen des Forschungsprojektes, das dem vorliegenden Artikel zugrunde liegt, fand eine fundierte datenbankgestützte Literaturanalyse [Br09] statt, um Publikationen zu cloud-basierten Lösungen in Krankenhauseinrichtungen zu ermitteln. Die Suche erfolgte in den Datenbanken EBSCOhost, IEEE Xplore, Emerald, ScienceDirect, AISeL, Springer, ACM Digital Library und Proquest. Zur Identifikation der Abläufe und deren Schwachstellen in einer Krankenhauseinrichtung wurden vorrangig Instrumente der Primärerhebung, im Speziellen die qualitative Befragung in Form von semistrukturierten Interviews mit IT-, Projektleitern und medizinischem Personal aus zwei verschiedenen Krankenhauseinrichtungen und Workshops zur Evaluierung der erhobenen Informationen [AL09], eingesetzt. Im Anschluss daran fand eine Schwachstellenidentifikation mittels Instrumenten des Kaizen-Ansatzes statt. Zum einen wurde die 7- W-Checkliste für das Bewerten der zu betrachtenden Prozesse hinsichtlich der Schwachstellen herangezogen: (1) Was ist zu tun? (2) Wer macht es? (3) Warum macht er es? (4) Wie wird es gemacht? (5) Wann wird es gemacht? (6) Wo soll es getan werden? (7) Wieso wird es nicht anders gemacht? Zum anderen wurden die Schwachstellen anhand 391

3 der sieben Verschwendungsarten nach Ohno in Form von Experteninterviews hinterfragt: (1) Entstehen Fehler/Nachfragen durch unvollständige oder nicht verständliche Informationen? (2) Kommt bei dem Prozess ein unnötiger Transport von Informationen/Material zustande? (3) Gibt es bei dem Hauptprozess einen Prozessschritt, bei dem mehr Informationen für die Beteiligten bereitgestellt werden/entstehen als benötigt? (4) Entstehen bei dem Prozess unnötige Bestände? (5) Gibt es Tätigkeiten in dem Prozess, die mehrfach ausgeführt werden? (6) Verstreicht Zeit durch das Warten auf Freigaben und/oder Entscheidungen? (7) Laufen bei dem Prozess Tätigkeiten ab, die aufwändig gestaltet sind oder sogar eventuell nicht erforderlich sind? Für die Interviews standen sechs Experten zur Verfügung: E1 (Arzt und IT-Projektleiter), E2 (IT-Projektleiter), E4 (Leiter der IT-Abteilung) und E5 (Pflegekraft) aus der Krankenhauseinrichtung 1 und E3 (Leiter der IT-Abteilung) und E6 (Arzt) aus der Krankenhauseinrichtung 2. Die Auswertung der Interviews erfolgte in Anlehnung an [MU81]. Im Anschluss daran wurden cloud-basierte Lösungen exemplarisch zu Prozessen der Patientenaufnahme, Behandlung und Weiterleitung des Patienten durch eine Literatur- und Marktanalyse aufgedeckt. 3 Forschungsergebnisse Bei der Ermittlung der Prozesse in einer Krankenhauseinrichtung verfolgen wir den St.- Galler-Management-Ansatz zur Einteilung von Prozessen in einem Unternehmen [RU03] (s. Abbildung 1). Abbildung 1: Krankenhausprozesse (nach dem St.-Galler-Management-Ansatz) Managementprozesse setzen sich mit der Gestaltung, Steuerung und Entwicklung des Krankenhauses auseinander. Zu den Unterstützungsprozessen gehören unter anderem die Verwaltung, die Dokumentation und der EDV/IT-Support. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird auf den Kernprozess der Patientenversorgung eingegangen, welcher sich in die Teilprozesse der Aufnahme, Behandlung und Weiterleitung des Patienten unterteilen lässt. 392

4 3.1 Identifikation von Schwachstellen in den Prozessen der Krankenhauseinrichtungen Aufnahme Die Aufnahme des Patienten wird in der Regel über die Kontaktaufnahme mit dem Krankenhaus initiiert, welche üblicherweise telefonisch durch den einweisenden Arzt, d. h. einen Hausarzt, den Arzt eines anderen Krankenhauses oder einen niedergelassenen Arzt, und eher ausnahmsweise durch den Patienten selbst vorgenommen wird. Anschließend übermittelt der einweisende Arzt Befunde per Fax-Liste, per Taxi auf einem Datenträger oder elektronisch (Schwachstelle 1, Schwachstelle 2, Schwachstelle 3). Der zuständige Arzt im Krankenhaus evaluiert bei Bedarf die erhaltenen Dokumente. Das jeweilige Sekretariat prüft und klärt ggf. die Aufnahmekapazitäten ab. In Notfällen werden die Patienten mit der Feuerwehr oder dem Hubschrauber direkt ins Krankenhaus eingeliefert. Die Aufnahmekraft tätigt die administrative Aufnahme, gefolgt von der medizinischen (Befragung bspw. hinsichtlich Erbkrankheiten, Voroperationen und Allergien sowie einer ersten körperlichen Untersuchung) und pflegerischen Aufnahme, die vom behandelnden Arzt und der Pflegekraft durchgeführt werden. Schwachstelle 1: Warten auf Patientendaten. Wenn der Patient im jeweiligen Krankenhaus bereits behandelt wurde, reichen deren Mitarbeiter unmittelbar auf die Datenbestände im Krankenhausarchiv zurück. Sollten die Patientendaten von einem anderen Krankenhaus angefordert werden, ist jedoch das Warten auf die Patientendaten geläufig. Diese Verzögerungen führen häufig zu einem Mangel an Informationen zum entscheidenden Zeitpunkt. In der Praxis kommt es beispielsweise vor, dass der Patient mit Komplikationen aus einer weiterbehandelnden Einrichtung zurück ins Krankenhaus eingeliefert wird und dem behandelnden Arzt die Daten zu den davor liegenden Tagen fehlen (E4). Durch das Warten auf die Patientendaten muss die Entscheidung über die Behandlung verschoben werden (E2). Auf die Wichtigkeit der Datenverfügbarkeit wird ebenfalls in [Ko10] [Ro10], [KS11], [Po11] hingewiesen. Nach den Aussagen von E4 und E6 wird die elektronische Datenübermittlung bevorzugt, falls es sich um zwei voneinander weiter weg entfernte Krankenhäuser handelt. Diese Art der Kommunikation ist allerdings dadurch erschwert, wenn größere Dateien, z. B. Filme mit bis zu einem Gigabyte, verschickt werden sollen. Schwachstelle 2: Überproduktion von Informationen bezüglich Patientendaten. Die Informationsüberflutung wird von den Experten im Hinblick auf die Arztbriefe erwähnt. Diese stellen eine seitenweise aus dem System generierte Zusammenfassung der Befunde in chronologischer Reihenfolge dar (E1, E2). Es wird dabei dem weiterbehandelnden Arzt überlassen, das Wesentliche daran zu erkennen (E2, E3). Laut E3 bedarf es einer bilateralen Vereinbarung bei der Übermittlung medizinischer Daten. Schwachstelle 3: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit durch Medienbrüche. E4 weist darauf hin, dass es in den im Gesundheitswesen geläufigen Formaten herstellerspezifische Erweiterungen gibt, was immer wieder dafür sorgt, dass die übermittelten medizinischen Daten nicht ohne weiteres angesehen werden können. 393

5 Dies ist auf die Ausstattung der medizinischen Einrichtungen zurückzuführen. Beispielsweise werden die Ergebnisse eines bildgebenden Verfahrens wie die MRT- Untersuchung vom Hausarzt in der Regel per CD-Rom an den weiterbehandelnden Klinikarzt in der Radiologie versendet. Die Klinikeinrichtungen verfügen generell über digitale Bildspeichersysteme (PACS), die Formate wie PDF, DOC, XML, HL7, CDA oder DICOM unterstützen. Kleine Arztpraxen verfügen in der Regel nicht über die Ausstattung und versenden daher die Bilddateien per CD-Rom. Die Bilddateien müssen mühsam in das System eingelesen und gespeichert werden. Nicht aussagekräftige Verzeichnisnamen auf der CD-Rom erschweren dabei die Nutzung. Dies sorgt für zusätzliche Arbeit. Der konventionelle Datenaustausch zwischen verschiedenen Krankenhäusern sowie die heterogene IT-Landschaft haben zur Folge, dass das weiterbehandelnde Krankenhaus den Verlegungsbericht als PDF oder als Papierausdruck übermittelt bekommt (E4). Diagnosen, Medikation und Laborwerte sind unter anderem Bestandteil des Dokumentes. Die Werte werden aus dem Fließtext abgeschrieben, was E3 als die Hauptursache von Fehlern/Nacharbeit ansieht: Aus Versehen wird ein zweiter Patient [ ] neu angelegt. Beim Geburtsdatum hat sich die administrative Kraft um einen Monat vertippt [ ]. Dies hat zur Folge, dass beim Patienten die Vorgeschichte fehlt. So etwas passiert, wenn manuell gearbeitet wird. Behandlung Im Anschluss an die ärztliche und pflegerische Aufnahme wird auf Grundlage erhaltener Befunde der Behandlungsplan vom behandelnden Arzt erstellt (Schwachstelle 4). Die Behandlungsmaßnahmen, die einen Behandlungsplan ausmachen, werden von verschiedenen internen und externen Leistungsstellen (Schwachstelle 5), wie die Radiologie, das Labor oder die Mikrobiologie, durchgeführt und dokumentiert (Schwachstelle 6). Schwachstelle 4: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit bei der Erstellung des Behandlungsplanes. Je nach Komplexität der Entscheidung sollte für die behandelnden Ärzte die Möglichkeit bestehen, auch externe Experten (z. B. aus Spezialkliniken) zur Unterstützung der Diagnostik und zum Einholen einer Zweitmeinung zu konsultieren [Wi06]. Weiterleitung des Patienten Nach Abschluss der Behandlung wird der Patient aus dem Krankenhaus entlassen. Dabei wird dieser entweder an eine weiterbehandelnde Einrichtung weitergeleitet, oder er geht nach Hause. Bei einer Weiterbehandlung wird mit der jeweiligen Einrichtung ein Aufnahmetermin vereinbart (Schwachstelle 5). Der Dokumentationsassistent überprüft Patientenfälle auf Vollständigkeit, der Medizincontroller auf die medizinische Plausibilität (Schwachstelle 6). Das Finanz- und Rechnungswesen erstellt die Rechnung nach Freigabe durch den Medizincontroller. Diese wird elektronisch an die Krankenkassen übermittelt. Der Patient erhält seine Rechnung auf dem Postweg. Die Patientendaten werden langfristig aufbewahrt (Schwachstelle 7). 394

6 Schwachstelle 5: Warten bei der Suche nach einer Weiterbehandlungseinrichtung. Nach dem E3 verursacht das Finden einer passenden Reha-Einrichtung langes Warten: Der Patient kann nicht verlegt werden, obwohl er nicht mehr behandlungspflichtig ist, weil keine weitergehende Einrichtung gefunden wird, die nachts den Patienten aufnimmt. [ ] die Sozialdienstmitarbeiter müssen oftmals hinterhertelefonieren. Darüber hinaus, müssen dabei noch die Wünsche des Patienten (meistens in Bezug auf den Wohnort des Patienten) berücksichtigt werden (E4). Schwachstelle 6: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit bei der Dokumentation der Behandlungsmaßnahmen. Der Dokumentationsassistent klärt auftretende Unklarheiten oder Lücken in der Dokumentation mit den zuständigen Personen (Ärzten oder Krankenpflegekräften) (E3). Bei Bedarf hält der Medizincontroller bei der Prüfung der Dokumentation ebenfalls Rücksprache mit den Verantwortlichen (E3). Schwachstelle 7: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit bei Datenarchivierung. Die Krankenakten müssen nach Abschluss der Behandlung langfristig archiviert werden. Es muss genügend Platz für das Archiv vorgehalten werden. Dies gilt sowohl für konventionelle als auch für elektronische Archive [Wi06]. Laut E6 hat dies zur Folge, dass die Krankenhäuser sich heute mit der Herausforderung großer Menge an Daten konfrontiert sehen, welche sich durch die rasche technologische Entwicklung in ihrer Qualität verbessern, allerdings auch an ihrer Größe kontinuierlich zunehmen. Zu allem Überfluss wird nach einiger Zeit ein gewisser Prozentsatz der Datenträger nicht mehr lesbar. 3.2 Cloud-basierte Lösungen zur Reduzierung von Schwachstellen Aufnahme Schwachstelle 1: Warten auf Patientendaten und Schwachstelle 2: Überproduktion von Informationen. Um dem Warten hinsichtlich der Patientenakte bei der Patientenaufnahme entgegenzuwirken, bieten sich die elektronische Patientenakte (epa) und der im Rahmen des TRESOR-Projektes [Tr13] angestrebte cloud-basierte MMV (Medienbruchfreie Patientenverlaufsdokumentation)-Dienst an, wobei die letztere Lösung noch weitere Schwachstellen reflektiert. Beide verfolgen das Ziel, den Kommunikations- und Informationsaustausch zwischen den Ärzten und Krankenhäusern zu verbessern und (folglich) zu beschleunigen. Die epa stellt bisher eine freiwillige Angabe des Versicherten in seiner Gesundheitskarte dar und hat bislang noch keine breite Anwendung gefunden [BW11]. Das Erstellen einer elektronischen Patientendatei entspricht dem Zweck des Behandlungsvertrages. Die Übermittlung von Patientendaten soll durch die Einwilligung des Patienten, welche wiederum nach Abschluss der Behandlung dieses Patienten nicht fortbesteht, oder einen besonderen Grund gerechtfertigt werden, anderenfalls geht der Arzt das Risiko ein, die ärztliche Schweigepflicht zu verletzen und gegen datenschutzrechtliche Vorschriften zu verstoßen. Im internationalen Raum haben sich viele epa-anbieter etabliert, wie Microsoft HealthVault [MH13a], WebMD [WM13], MedVault [MV13] und Harvard s Indivo [HI13]. Auf Basis einer epa (im Speziellen einer persönlichen Gesundheitsakte) werden 395

7 Architekturen notfallmedizinischer Systeme in einer Cloud-Umgebung aufgebaut ([Ko10], [Po11] und [KS12]). Im Gegensatz zur epa, welche ein durchgehendes Anzeigen der Patientendaten an einem zentralen Ort anstrebt, soll der oben erwähnte MMV-Dienst den Austausch der Patientendaten unterstützen. Die Datenzusammenstellungen für Versand und Empfang sollen durch Krankenhauseinrichtungen konfigurierbar sein, um das Problem der zu langen Arztbriefe bei der Patientenaufnahme zu vermeiden. Die Medienbrüche in der Patientendokumentation bei der Patientenaufnahme und Maßnahmendurchführung sollen durch Matching der Kataloginhalte mit der Validierung durch den Nutzer umgegangen werden. Die zu übermittelnden Daten sollen Teil der bilateralen Vereinbarung zwischen den kooperierenden Krankenhäusern werden. Damit soll auch noch die nachstehende Schwachstelle umgegangen werden. Informationsaustausch zwischen Organisationen im Gesundheitswesen in einer Cloud-Umgebung wird ebenfalls von [He10], [KS11], [Hu11] angestrebt. Schwachstelle 3: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit durch Medienbrüche. Im Gesundheitswesen existieren bereits einige Standardschnittstellen wie HL7 und DICOM, worüber Bildund Befunddateien elektronisch von Krankenhäusern und Praxen versendet und empfangen werden können. Mittels der Schnittstellen kann die Schwachstelle der (Arbeits- )Fehler/Nacharbeit durch Medienbrüche behoben werden. Die Schnittstellen werden in den Pay-Per-Use Cloud-Lösungen wie emix [Em13] oder Merge Honeycomb Image Sharing [MH13a] realisiert. Dabei greift der Sender der Dateien auf die Infrastruktur des Anbieters zurück (IaaS) und lädt die Bild- und Befunddateien auf dessen Internetportal hoch. Der Empfänger hat die Möglichkeit, die Dateien über das Portal anzusehen und herunterzuladen. Behandlung Schwachstelle 4: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit bei der Erstellung des Behandlungsplanes. Bei der Erstellung des Behandlungsplanes können die Ärzte durch eine cloud-basierte Anwendung unterstützt werden, welche den Austausch von Patientendaten, z. B. diagnostischen Bilddaten, und das unkomplizierte Stellen von Anfragen an Ärztekollegen, ermöglicht. Mehrere Ärzte erhalten somit die Möglichkeit, sich zum Fall zu äußern. Am Campus Großhadern des Klinikums der Ludwig-Maximilian-Universität (LMU) in München wird gegenwärtig eine solche Lösung erfolgreich in der Herz- und Neurochirurgie eingesetzt: Über die cloudbasierte Lösung Quentry Tm der Firma Brainlab [Br13] können die Klinikärzte schnell eingestellte Patientendaten von anderen Kliniken oder niedergelassenen Ärzten wie zum Beispiel Röntgenaufnahmen, CTs und Herzkatheterfilme begutachten [Pe12]. Weiterleitung des Patienten Schwachstelle 5: Warten bei der Suche nach einer Weiterbehandlungseinrichtung. Um der Wartezeit für die Ermittlung einer Leistungsstelle entgegenzuwirken, bietet sich aus unserer Sicht eine cloud-basierte Lösung an, welches bei Eingabe eines Stichworts, z. B. 396

8 eines Diagnoseschlüssels (ICD-10-Schlüssels) und/oder des Wohnortes des Patienten, die passende Leistungsstelle anzeigt und eine Möglichkeit zum Kontaktieren via Webserver ermöglicht. In diesem Zusammenhang ist zu erwähnen, dass die Patienten seit Anfang des Jahres 2012 das Recht haben, dass eine Behandlung auch nach ihrem Krankenhausaufenthalt im Rahmen eines Entlassungsmanagements sichergestellt ist. Demzufolge ist nach einer passenden Weiterbehandlungseinrichtung bereits im Aufnahmeprozess zu recherchieren. Schwachstelle 6: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit bei der Dokumentation der Behandlungsmaßnahmen. Der Dokumentationsaufwand kann minimiert werden, indem alle Daten in Echtzeit mittels mobiler Anwendungen erfasst werden. Solch eine Lösung für die Praxis bietet das Deutsche Medizinrechenzentrum mit der mobilen Pflege-Cloud [DM13]. In Beiträgen von [Be12], [Ro10], [HC10] und [SFF12] werden drahtlose, am Patientenkörper oder -bett integrierte Sensoren zur automatisierten Erfassung und Übertragung der Patientendaten in die Cloud eingesetzt, wo diese gespeichert, verarbeitet und an andere Cloud-Services weiterverteilt werden. Eine sensor-basierte Datensammlung mit der Cloud als Zwischenstelle wird von [Ab11], [De11] und [De12] zur Kontrolle der Patienten mit Depressionen angewandt, im Beitrag von [Be12] zur Unterstützung der älteren Menschen in ihren selbstständigen Aktivitäten (FEARLESS-Projekt), zur Therapie und Nachsorge von Patienten mit Diabetes und Hautkrankheiten (bzw. M-Diab und M-Skin) sowie zur psychologischen Überwachung der Patienten (ehealth-mv-applikationen). Schwachstelle 7: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit bei Datenarchivierung. Cloud-basierte Speicherplatzlösungen beinhalten IMPAX PACS/RIS (Agfa HealthCare) [AH13], e- pacs-speicherdienst (Telepaxx) [Te13], Merge Honeycomb Archive (Merge Healthcare) [MH13b], Dell Cloud Clinical Archive (Dell) [De13], Hitachi Clinical Repository (Hitachi) [Hi13]. 4 Fazit und Ausblick In der Tabelle 1 werden die Ergebnisse der prozessorientierten Identifikation der Schwachstellen nach der 7-W-Checkliste und den Verschwendungsarten nach Ohno zusammengefasst. Der Aufnahmeprozess im Krankenhaus ist durch das Warten auf Patientendaten, Überproduktion von Informationen bezüglich Patientendaten und (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit durch Medienbrüche geprägt. Ähnliche Wartezeiten werden in gewissem Maße im Behandlungsprozess bedingt durch die Zusammenarbeit mit verschiedenen Leistungsstellen bezeichnet, werden jedoch im Rahmen des vorliegenden Beitrages nicht diskutiert. Im Behandlungsprozess wird der Schwerpunkt auf die Schwachstelle (Arbeits- )Fehler/Nacharbeit bei der Erstellung des Behandlungsplanes gelegt. Wir nehmen an, dass hier ebenfalls langes Warten bei der Suche nach einer Leistungsstelle als Schwachstelle auftreten kann, weisen diese jedoch dem Prozess der Weiterleitung des Patienten zu. Darüber hinaus, identifizieren wir in diesem Prozess mögliche (Arbeits- )Fehler/Nacharbeit bei der Dokumentation der Behandlungsmaßnahmen und der Datenarchivierung. 397

9 Prozess Lösun- Cloud-basierte gen Identifizierte Schwachstellen Beispiellösungen in der Praxis und Literatur Aufnahme Behandlung Weiterleitung des Patienten Schwachstelle 1: Warten auf Patientendaten Schwachstelle 2: Überproduktion von Informationen bezüglich Patientendaten Schwachstelle 3: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit durch Medienbrüche elektronische Patientenakte (epa) Austauschplattform für Patientendaten Online-Netzwerk Ärzte für Ermittlung der Weiterbehandlungseinrichtung Schwachstelle 4: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit bei der Erstellung des Behandlungsplanes Schwachstelle 5: Warten bei der Suche nach einer Weiterbehandlungseinrichtung Schwachstelle 6: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit bei der Dokumentation der Behandlungsmaßnahmen Schwachstelle 7: (Arbeits-)Fehler/Nacharbeit bei Datenarchivierung Sensor-basierte Erfassung und Übertragung der Patientendaten in die Cloud Speicherplattform Patientendaten Tabelle 1: Cloud-basierte Lösungen nach Prozessen und Schwachstellen für Microsoft HealthVault [MH13a], WebMD [WM13], MedVault [MV13], Harvard s Indivo [HI13], [Ko10], [Po11] und [KS12] emix [Em13], Merge Honeycomb Image Sharing (Merge Healthcare) [MH13a], TRESOR-MMV-Dienst (in Entwicklung) [Tr13], [He10], [KS11], [Hu11] QuentryTm (Brainlab) [Br13] nach unserem Wissenstand nicht vorhanden/eigener Vorschlag mobile Pflege-Cloud (Deutsches Medizinrechenzentrum) [DM13], [Be12], [Ro10], [HC10] [SFF12], [Ab11], [De11], [De12] IMPAX PACS/RIS (Agfa HealthCare) [AH13], e-pacs- Speicherdienst (Telepaxx) [Te13], Merge Honeycomb Archive (Merge Healthcare) [MH13b], Dell Cloud Clinical Archive (Dell) [De13], Hitachi Clinical Repository (Hitachi) [Hi13] Im Gesundheitswesen wird der relativ neuen Cloud Computing-Technologie eine große Bedeutung zugewiesen. Davon zeugen beispielsweise die Forschungsprojekte vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie für den Gesundheitssektor [BM13]. Cloud4health setzt sich die Auswertung der klinischen Daten für klinische Studien und Register als Ziel, während GeneCloud auf die Entwicklung von medizinischen Therapien gerichtet ist. Cloud Computing wird dabei für Text Analytics, Data Warehousing und Simulationen eingesetzt. 398

10 Der Cloud Computing Trend im Gesundheitswesen kann dadurch verstärkt werden, dass weiterhin speziell in mobile Gesundheitslösungen investiert wird. Studien wie [PW12] und [BC12] belegen die Entwicklung hin zu M-Health-Lösungen. Im Krankenhausbereich können M-Health-Lösungen beispielsweise zur Patientenüberwachung, zur mobilen Telemedizin oder auch zur Informationsübermittlung eingesetzt werden. Für die Entscheidungsträger ergeben sich durch die rasante Entwicklung des E-Health- Marktes, insbesondere für die IT-Verantwortlichen, viele Herausforderungen. Zum einen müssen sie sich mit den technologischen Entwicklungen, speziell den mobilen Lösungen, auseinandersetzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Zum anderen, ergeben sich vor dem Hintergrund der hohen Datenschutzanforderungen eine Vielzahl rechtlicher, organisatorischer und inhaltlicher Fragen, die im Zuge der Nutzung von cloud-basierten Diensten auftreten können. Als Nächstes wollen wir sämtliche im Gesundheitswesen anwendbare cloud-basierte Lösungen erfassen und evaluieren, inwieweit diese die gesetzlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz in Krankenhauseinrichtungen erfüllen und einen Mehrwert darstellen. Des Weiteren würden wir gern einen weiteren Beitrag leisten, indem wir eine Nutzerakzeptanz im Hinblick auf die Lösungen erheben. Literaturverzeichnis [Ab11] Abbadi, I. M.; Deng, M.; Nalin, M.; Martin, A.; Petkovic, M.; Baroni, I.: Trust-worthy Middleware Services in the Cloud, International Workshop on Cloud Data Management, [AH13] Agfa HealthCare, IMPAX PACS/RIS, [Al09] Albers, S.; Klapper, D.; Konradt, U.; Walter, A.; Wolf, J. (Hrsg.): Methodik der empirischen Forschung, Gabler Verlag, Wiesbaden, [BC12] BCG: The Socio-Economic Impact of Mobile Health, [Be12] Berndt, R-D.; Takenga, M. C.; Kuehn, S.; Preik, P.; Sommer, G.; Berndt, S.: SaaS - Platform for Mobile Health Application, International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices, [BM10] Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie: Aktionsprogramm Cloud Computing. Eine Allianz aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik, [BM13] Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie: Anwendungen für den Gesundheitssektor, [Br09] vom Brocke, J.; Simons, A.; Niehaves, B.; Riemer, K.; Plattfaut, R.; Cleven, A.: Reconstructing the Giant: On the Importance of Rigour in Documenting the Literature Search Process, 17th European Conference on Information Systems, [Br13] Brainlab: QuentryTm, https://quentry.secure.force.com/quentry/, [BW11] Brown, A.; Weihl, B.: An update on Google Health and Google PowerMeter, [Ch12] Chen, T.-S.; Liu, C.-H.; Chen, T.-L.; Chen, C.-S.; Bau, J.-G.; Lin, T.-C.: Secure Dynamic Access Control Scheme of PHR in Cloud Computing, Journal of Medical Systems, 6,

11 [De11] [De12] [De13] Deng, M.; Petkovié, M.; Nalin, M.; Baroni, I.: A Home Healthcare System in the Cloud Addressing Security and Privacy Challenges, IEEE 4th International Conference on Cloud Computing, Deng, M.; Nalin, M.; Petkovié, M.; Baroni, I.; Marco, A.: Towards Trustworthy Health Platform Cloud, Secure Data Management, Lecture Notes in Computer Science, 7482, 2012; S Dell: Dell Cloud Clinical, [DM13] Deutsches Medizinrechenzentrum: Die Mobile-Pflege-Cloud: Ein revolutionärer Ansatz der Pflegedokumentation, [Em13] emix: emix, [Ha10] Halbe, B.; Münzel, H.; Preusker, U.K.; Rau, F.: Krankenhausfinanzierungsreformgesetz (KHRG). Auswirkungen für Krankenhäuser. medhochzwei Verlag, Heidelberg, [He10] He, C.; Jin, X.; Zhao, Z.; Xiang, T.: A Cloud Computing Solution for Hospital Information System, IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems, [HC10] Hoang, D. B.; Chen, L.: Mobile Cloud for Assistive Healthcare (MoCAsH), IEEE Asia- Pacific Services Computing Conference, [Hi13] Hitachi: Hitachi Clinical Repository, [HI13] Harvard s Indivo, [Hu11] Huang, Q.; Ye, L.; Yu, M.; Wu, F.; Liang, R.: Medical Information Integration Based Cloud Computing, International Conference on Network Computing and Information Security, [KS11] Kanagaraj, G.; Sumathi, A.C: Proposal of an Open-Source Cloud Computing System for Exchanging Medical Images of a Hospital Information System, International Conference Trends in Information Sciences and Computing, [KS12] Karthikeyan, N.; Sukanesh, R.: Cloud Based Emergency Health Care Information Service in India. Journal of Medical Systems, 6, [Ko10] Koufi, V.; Malamateniou, F.; Vassilacopoulos, G.: Ubiquitous Access to Cloud Emergency Medical Services, IEEE International Conference Information Technology and Applications Biomedicine, [MG12] Mell, P.; Grance, T.: The NIST Definition of Cloud Computing. National Institute of Standards and Technology, [MH13a] Microsoft HealthVault, [MH13b] Merge Healthcare: Merge Honey-comb Image Sharing, [MH13c] Merge Healthcare: Merge Honeycomb Archive, [Mu81] Mühlfeld, C.; Windolf, P.; Lampert, N.; Krueger, H. : Auswertungsprobleme offener Interviews, Soziale Welt, 32, 1981, S [MV13] MedVault, [Pe12] [Po11] Pentenrieder, S.: Cloud Computing: Bessere Kooperation mit den Zuweisern, Dtsch Arztebl 109(45), Kooperation-mit-den-Zuweisern, Poulymenopoulou, M.; Malamateniou, F.; Vassilacopoulos, G.: E-EPR: a Cloud-Based Architecture of an Electronic Emergency Patient Record, PErvasive Technologies Related to Assistive Environments,

12 [SS08] [PW12] PwC: Emerging mhealth: Paths for growth. A global research study about the opportunities and challenges of mobile health from the perspective of patients, payers and providers, for_growth_e.pdf, [Ro10] Rolim, C. O.; Koch, F. L.; Westphall, C. B.; Werner, J.; Fracalossi, A.; Salvador, G. S.: A Cloud Computing Solution for Patient's Data Collection in Health Care Institutions, Telemedicine and Social Medicine Second International Conference on ehealth, [Ru03] Rüegg-Stürm, J.: Das neue St. Galler Management-Modell. Grundkategorien einer integrierten Managementlehre. Der HSG-Ansatz. Haupt Verlag, Bern u. a., Schmelzer, H. J.; Sesselmann, W.: Geschäftsprozessmanagement in der Praxis/Kunden zufrieden stellen Produktivität steigern Wert erhöhen. Carl Hanser Verlag, München, [SFF12] Sharieh, S.; Franek, F.; Ferworn, A.: Using Cloud Computing for Medical Appications, Communications and Networking Simulation Symposium, [Te13] Telepaxx: e-pacs-speicherdienst, [Tr13] TRESOR, [Wi06] Winter, A., Ammenwerth, E., Brigl, B. und Haux, R.: "Grundlagen von Informationsund Kommunikationstechnologien im Krankenhaus". In Herbig, B. und Büssing, A. (Hrsg). Schattauer, 2006, S [WM13] WebMD,

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